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AI Ready Dataを実現するMDM成功のポイント─サワイグループとJSOLが示すデータドリブン経営の基盤

2026年7月24日(金)

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生成AIの社会実装が急速に進む中、その真価を引き出すための鍵として「データの品質」が改めて問われている。2026年3月11日に開催された「データマネジメント2026」（主催：日本データマネジメント・コンソーシアム〈JDMC〉、インプレス）に、JSOL データ＆テクノロジーコンサルティング事業本部の都久井達哉氏が登壇。「MDM最新事例／サワイグループホールディングスから紐解く DX×AI時代の競争優位を導くMDMの成功要因とは？」と題して、AI時代におけるMDM（マスターデータマネジメント）の意義を解説した。
提供：株式会社JSOL

サワイグループが取り組むDX戦略と新情報活用基盤「SDDP」

　AI活用とデータ活用は切っても切り離せない関係にある。なかでもMDM（マスターデータマネジメント）は、AI活用に向けたデータ整備において極めて重要な役割を果たす。JSOLの都久井達哉氏は「MDMはAI Ready Dataを具現化する中核的な取り組みです。生成AI活用の前提となるMDMについて、最新の事例から成功のポイントを探ります」と、その意義を訴えた。

株式会社JSOL データ＆テクノロジーコンサルティング事業本部アドバンスト・インテリジェンス部第二課コンサルタント兼プロダクトリーダの都久井達哉氏

株式会社JSOL データ＆テクノロジーコンサルティング事業本部アドバンスト・インテリジェンス部第二課コンサルタント兼プロダクトリーダ都久井達哉氏

　コンサルティングから運用保守までワンストップでサービスを提供するJSOLでは、多種多様な顧客のMDM構築を支援している。その代表的な事例の1つが、沢井製薬を中心にジェネリック医薬品などの製造販売を手掛けるサワイグループホールディングス（以下、サワイグループ）である。

　「サワイグループ様では『3 Action with 3i』を掲げてDX戦略『Sawai DX』を推進しています。MDMは同戦略のテーマの1つであるデータドリブン経営に向けた取り組みに位置づけられ、新情報活用基盤『SDDP（Sawai Data Driven Platform）』の整備に取り組まれました（図1）」(都久井氏)

図1：データドリブン経営を実現するための基盤としてMDMに取り組む
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　都久井氏によると、MDMプロジェクトにおいては、上流工程から顧客が主体となり、課題や目的に応じて適切かつ現実的な判断を積み上げていくことが成功の要諦となる。実際、サワイグループのプロジェクトにおいても、構想策定から導入に至るまで、顧客主体での意思決定が功を奏したという。

　「構想策定フェーズでは、現状（As-Is）を正確に把握し、対象スコープやMDMに求める機能を整理しました。ここが曖昧なままでは、後続フェーズで大きなブレが生じ、費用の肥大化やプロジェクトの停滞を招いてしまいます。続く要件定義では、前フェーズの成果に基づき、最適なMDMモデルを選定します。導入フェーズでは『Small Start／Quick Hit』の手法を採ることで早期にフィードバックを得て、柔軟かつ着実に拡大させていくことが可能になりました」(都久井氏)

構想から導入までを貫く「顧客主体」の現実的な判断

　サワイグループのMDMプロジェクトでは、要件定義フェーズにおいて、各マスターの課題と目的に応じて適切な管理モデルを選択した。

　一般に、MDMの管理モデルには、マスターを一元管理して各業務システムへ配信する「集権型」、各業務システムで生成されたデータをMDMへ集約する「集約型」、そしてこれらを組み合わせた「ハイブリッド型」の3種類がある。サワイグループでは、それぞれのメリット・デメリットを勘案し、マスターの性質に合わせてこれら3タイプを組み合わせる柔軟なアプローチを採った。

　また、導入にあたっては「Small Start」を徹底し、まずは「品目マスター」に焦点を絞って取り組みを開始した。そこで得られた知見をもとに、得意先マスター、仕入先マスターへとMDMの管理対象を順次拡大し、定着を図っていったのである（図2）。

図2：MDMプロジェクトの進め方を示した概念図
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　「マスターの対象がグループ全体に及ぶため、MDMをグループ共通基盤として展開することにしました。最終的には、医薬品ビジネスにおいて極めて重要な『原薬』までもマスターとして一元管理できる体制を整えました」(都久井氏)。

　システムの全体像としては、JSOLのMDMソリューション「J-MDM」を中核に据え、基幹システムや営業支援システムなどとETLを介して連携。新たに構築した情報活用基盤「SDDP」を支える強固なデータ基盤となっている。

　「信頼性の高いマスターデータとトランザクションデータを連携させることで、SDDP上での立体的なデータ分析を実現しています。将来的には生成AIを活用した高度な予測分析も見据えています。J-MDMでマスターの品質を担保することが、AI活用に向けた盤石な基盤となります」(都久井氏)

　このプロジェクトにより、サワイグループは大きな2つの成果を得た。1つ目は、データ分析精度の向上である。業務部門自らがマスターの品質維持・管理を行う体制を築いたことで、迅速かつ質の高い分析が実現した。2つ目は、運用負荷の劇的な軽減だ。マスター登録や名寄せに費やしていた手作業の工数を大幅に削減し、付随してペーパーレス化や証跡管理によるガバナンス強化も達成した（図3）。

図3：MDMプロジェクトの効果
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システム構築を目的化しない─競争優位を導く3つの成功要因

　最後に都久井氏は、DX×AI時代の競争優位を導くMDMの成功要因として、以下の3つのポイントを提言した。

1. システム構築をゴールとしない

　MDMは構築して終わりではない。その先の運用やデータ活用を見据えることが不可欠である。「構築そのものが目的化すると、社内での説得力が失われ、将来的な方向性が定まらなくなる。業務ユーザーとの合意形成や、データ活用を前提とした企業文化の醸成までを視野に入れるべきである」と都久井氏は説く。

2. 必要な要件とソリューションの見極め

　対象スコープと求める機能を精査し、過不足なく実現できるソリューションを選定することが重要である。ここを疎かにすると、不要な要件を抱え込み、費用対効果の低下や運用負荷の増大を招くリスクがある。

3. To-Beマスター方針の策定

　ソリューションの標準機能（Fit to Standard）を意識しつつ、To-Beのマスター方針を明確に定めることである。「方針をあらかじめ定義しておくことで、アドオンやカスタマイズの要否を合理的に判断できるようになります。立ち戻る場所を用意することで現実的で持続可能な運用につなげられます」(都久井氏)

　AI時代においてマスターデータは単なる情報の集合体ではなく、企業の競争優位性を左右する戦略資産へと進化している。サワイグループが示した「Small Start／Quick Hit」のアプローチと、JSOLのソリューション「J-MDM」の組み合わせは、多くの企業にとってデータドリブン経営を具現化する現実的な処方箋となるはずだ。AI Ready Dataの構築に向け、顧客と伴走し続けるJSOLの役割は今後さらに重要性を増していくだろう。